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개요

챌린지 실습에서는 특정 시나리오와 일련의 작업이 주어집니다. 단계별 안내를 따르는 대신, 과정의 실습에서 배운 기술을 사용하여 스스로 작업을 완료하는 방법을 알아내 보세요. 이 페이지에 표시되어 있는 자동 채점 시스템에서 작업을 올바르게 완료했는지 피드백을 제공합니다.

챌린지 실습을 진행할 때는 새로운 Google Cloud 개념에 대한 정보가 제공되지 않습니다. 학습한 기술을 응용하여 기본값을 변경하거나 오류 메시지를 읽고 조사하여 실수를 바로잡아야 합니다.

100점을 받으려면 시간 내에 모든 작업을 성공적으로 완료해야 합니다.

이 실습은 Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅 과정에 등록한 수강생에게 권장됩니다. 챌린지에 도전할 준비가 되셨나요?

테스트 주제:

• Cloud Monitoring 초기화
• Cloud 운영 모니터링 커스텀 측정항목을 위한 Compute Engine 애플리케이션 구성
• Cloud 운영 로깅 이벤트를 사용하여 커스텀 측정항목 만들기
• 커스텀 측정항목을 Cloud Monitoring 대시보드에 추가
• Cloud 운영 알림 만들기

참고: 실습 시작 절차에서 실습 내내 사용할 Cloud 함수를 배포합니다. 처음 몇 가지 작업은 Cloud 함수를 사용하지 않기 때문에 배포가 완료될 때까지 기다리지 않고 실습을 시작할 수 있습니다.

설정

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드(권장) 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다.

챌린지 시나리오

Jooli Inc.의 신입 클라우드 엔지니어라는 새로운 역할을 맡게 되면서 클라우드 인프라 구성요소를 관리하고 동영상 작업팀을 지원하는 일을 하게 되었다고 가정해 보겠습니다. 리소스 사용률 모니터링, 로그 분석, 알림 구성, Jooli Inc.의 온라인 서비스와 관련된 모든 문제 보고 등의 작업을 일반적으로 수행해야 합니다.

클라우드 엔지니어로서 이러한 작업에 필요한 기술과 지식을 이미 보유하고 있다는 전제하에 단계별 안내는 따로 제공되지 않습니다.

다음과 같은 Jooli Inc.의 표준을 준수해야 합니다.

• 달리 지시가 없는 한 모든 리소스는 리전 및 영역에서 만듭니다.
• 이름은 팀-리소스 형식으로 지정합니다. 예를 들어 인스턴스의 이름을 video-webserver1과 같이 지정할 수 있습니다.
• 비용 효율적으로 리소스 크기를 할당합니다. 프로젝트는 모니터링되며 리소스를 과도하게 사용하면 포함된 프로젝트(및 잠재적으로는 내 프로젝트)가 종료되므로 주의하세요. 지시가 없는 한 e2-medium을 사용합니다.

챌린지

새로운 업무를 맡은 첫날 관리자가 여러분이 완료해야 하는 일련의 작업을 제공합니다. 좋은 결과가 있길 바랍니다.

여러분의 주요 관심사는 Jooli Inc.에서 제공하는 미디어 업로드 함수입니다. 이 함수를 통해 구독자는 Jooli Inc.의 혁신적인 클라우드 기반 미디어 제작 도구를 사용하여 편집 및 변환할 동영상 콘텐츠를 업로드할 수 있습니다.

미디어 업로드 함수는 서비스의 중요한 부분이며, Jooli Inc.에서는 사용자의 행동에 서비스의 성능이나 비용에 영향을 미칠 수 있는 변화가 있는지 파악하는 것이 중요합니다.

오늘 여러분의 작업은 Cloud 운영 도구를 사용하여 이러한 변화를 파악하고 신속하게 대응하는 회사의 역량을 개선하는 것입니다. 관리자는 최근에 나타난 최종 사용자 행동의 변화에 차세대 휴대전화 및 태블릿이 결합되면서 4K, 심지어 8K 동영상과 같은 훨씬 더 높은 해상도 동영상에 대한 수요가 증가하는 점을 회사에서 우려하고 있다고 말했습니다. 데이터 스토리지는 비교적 사소한 문제지만 회사에서는 미디어 업로드 및 트랜스코딩에 사용되는 Cloud 함수의 리소스 소비가 한계에 도달하거나 청구 비용이 예기치 않게 급증하는 일이 없도록 하고자 합니다.

작업 1. Cloud Monitoring 구성

1. 첫 번째 작업은 프로젝트에 Cloud Monitoring을 사용하도록 설정하는 것입니다.

Media_Dashboard라는 기본 Cloud Monitoring 대시보드가 자동으로 제공되지만 이 대시보드에 액세스하려면 먼저 프로젝트에서 Cloud Monitoring을 사용하도록 설정해야 합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Cloud Monitoring이 사용하도록 설정되어 있는지 확인

Cloud Monitoring을 초기화하면 Media_Dashboard라는 초기 대시보드에 액세스할 수 있습니다. 후속 작업에서 이 기본 대시보드에 커스텀 측정항목을 추가합니다. 초기 대시보드 구성에는 동영상 업로드 Cloud 함수의 지연 시간에 대한 통계를 표시하는 몇 가지 차트가 포함됩니다.

작업 2. Cloud Monitoring 커스텀 측정항목을 생성하도록 Compute 인스턴스 구성

1. 다음 작업은 동영상 처리 큐의 길이를 확인하는 모니터링 서비스가 제대로 작동하는지 확인하는 것입니다.

모니터링 서비스는 Jooli Inc.의 동영상 처리 큐의 상태를 모니터링할 수 있는 커스텀 측정항목인 opencensus/my.videoservice.org/measure/input_queue_size를 만듭니다. 이 커스텀 측정항목은 video-queue-monitor라는 Compute 인스턴스에서 실행되는 Go 애플리케이션에 의해 생성되고 작성됩니다.

video-queue-monitor Compute 인스턴스가 배포되었으며 이는 시작 스크립트를 사용하여 입력 큐 모니터링 Go 애플리케이션을 설치하고 시작합니다. 이 애플리케이션은 개발 환경에서 철저히 테스트되었지만 Compute 인스턴스에서는 구성이 완료되지 않았습니다. Go 애플리케이션은 시작 스크립트에 의해 올바르게 구성될 때까지 커스텀 측정항목 데이터를 작성하지 않습니다.

2. 큐 모니터링 애플리케이션(Go 애플리케이션)이 커스텀 측정항목을 만들고 작성할 수 있도록 video-queue-monitor Compute 인스턴스의 시작 스크립트를 수정해야 합니다. 시작 스크립트를 업데이트했다면 인스턴스를 다시 시작해야 합니다.

Go 애플리케이션은 시작 스크립트에 의해 Compute 인스턴스의 /work/go 디렉터리에 설치됩니다.

3. Cloud Monitoring의 측정항목 탐색기에서 input_queue_size 측정항목을 검색하여 애플리케이션이 작동하는지 확인할 수 있습니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 동영상 입력 큐 커스텀 측정항목이 생성되었는지 확인

작업 3. Cloud 운영 로깅 이벤트를 사용하여 커스텀 측정항목 만들기

1. Cloud 운영 로그를 검사하고 Cloud 함수에 업로드된 미디어 파일의 총 볼륨을 추적하는 커스텀 측정항목을 만듭니다. 동영상 업로드 Cloud 함수는 동영상 처리 시스템이 처리하는 동영상 파일 유형에 대한 메타데이터를 포함하는 Cloud 운영 로깅 이벤트를 만듭니다.

2. 4K 또는 8K 해상도로 녹화된 고해상도 동영상 파일이 업로드되는 속도를 모니터링하는 커스텀 로그 기반 측정항목()을 구성하라는 요청을 받았습니다.

Cloud 함수는 이미 이 데이터를 처리하고 있으며, 고급 필터 모드를 사용하여 Cloud 운영 로그를 검색하면 video_processing Cloud 함수가 고해상도 동영상을 처리하라는 요청을 받을 때마다 textPayload 필드에 'file_format: 4K' 또는 'file_format: 8K' 문자열이 포함된 로그 항목을 찾을 수 있습니다. 해당 필터를 사용하여 커스텀 측정항목을 만들 수 있습니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Cloud 운영 로깅 이벤트를 사용하여 커스텀 측정항목이 생성되었는지 확인

작업 4. Cloud 운영 모니터링의 미디어 대시보드에 커스텀 측정항목 추가

이제 미디어 대시보드에 두 개의 차트를 추가해야 합니다.

1. video-queue-monitor Compute 인스턴스에서 실행되는 Go 애플리케이션에 의해 생성된 동영상 입력 큐 길이 커스텀 측정항목에 대한 차트를 추가합니다.
2. Media_Dashboard 커스텀 대시보드에 고해상도 동영상 업로드 속도 커스텀 로그 기반 측정항목에 대한 차트를 추가합니다.

참고: 로그가 측정항목 탐색기 및 미디어 대시보드에 표시되는 데 5~10분 정도 걸릴 수 있습니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Media_Dashboard에 두 개의 커스텀 측정항목이 추가되었는지 확인

작업 5. 고해상도 동영상 파일 업로드 속도를 기반으로 Cloud 운영 알림 만들기

• 대용량 동영상의 업로드 속도가 초당 의 개수를 초과할 때 트리거되는 고해상도 동영상 업로드 측정항목을 사용하여 커스텀 알림을 만듭니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 커스텀 알림이 생성되었는지 확인

도움말 및 유용한 정보

• 도움말 1. Compute 인스턴스의 시작 스크립트는 start_script라는 Compute 인스턴스 메타데이터 키에 있습니다.
• 도움말 2. Compute 인스턴스에는 Cloud Monitoring 에이전트가 설치되어 있어야 하며 Go 애플리케이션에는 Google Cloud 프로젝트, 인스턴스 ID, Compute Engine 영역으로 구성할 환경 변수가 필요합니다.
• 도움말 3. 동영상 큐 길이 모니터링 Go 애플리케이션은 gce_instance 리소스 유형과 연결된 custom.googleapis.com/opencensus/my.videoservice.org/measure/input_queue_size라는 측정항목에 큐 길이 측정항목 데이터를 작성합니다.
• 도움말 4. 커스텀 로그 기반 측정항목을 만들 때 가장 쉽게 사용할 수 있는 필터는 고급 필터 쿼리 textPayload=~"file_format\: ([4,8]K)*".입니다. 이는 관심 있는 두 가지 고해상도 동영상 형식에 대한 모든 Cloud 운영 이벤트와 일치하는 정규 표현식입니다. 동일한 정규 표현식을 사용하고 측정항목 정의에서 라벨을 구성하여 두 가지 고해상도 형식 각각에 대해 별도의 시계열을 만들 수 있습니다.
• 도움말 5. 고해상도 동영상이 처리되는 속도()를 모니터링하는 커스텀 로그 기반 측정항목에 제공된 이름을 사용해야 합니다.

수고하셨습니다.

수고하셨습니다. 이 실습을 통해 동영상 업로드를 처리하는 Cloud 함수의 성능을 모니터링하고 알림을 보내도록 Cloud Monitoring 및 Cloud 운영을 구성하는 역량을 보여주었습니다. 먼저 프로젝트에 Cloud Monitoring을 사용하도록 설정한 다음, 커스텀 측정항목을 생성하도록 Compute 인스턴스를 구성했습니다. 그런 다음, Cloud 운영 로깅 이벤트를 사용하여 커스텀 측정항목을 만들고 Cloud 운영 모니터링의 미디어 대시보드에 커스텀 측정항목을 추가했습니다. 마지막으로 고해상도 동영상 파일 업로드 속도를 기반으로 Cloud 운영 알림을 만들었습니다.

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2025년 4월 18일

실습 최종 테스트: 2025년 4월 18일

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